座舱和车控之外，芯驰加大布局具身智能

10月29日，在第33届中国汽车工程学会年会上，芯驰科技副总裁张曦桐向半导体行业观察记者透露，公司智能座舱SOC芯片与高端车控MCU 芯片2025年双双实现国内市场占有率第一；覆盖机器人大脑、小脑及关节的具身智能全栈芯片方案，也已进入头部机器人厂商的量产名单。

来源：SAECCE 2026

从汽车到机器人，芯驰正将多年积累的车规芯片技术延伸至更广泛的智能硬件领域。汽车业务仍是基本盘，具身智能则成为新的布局方向。

张曦桐将当前汽车市场视为国产芯片厂商难得的发展窗口期。

随着电动化、智能化持续推进，整车电子电气架构加速向域集中、区域集中演进，过去数百个ECU逐渐整合为少数核心控制器。张曦桐预计，未来整车最核心的MCU可能收敛至8~10颗，但单颗芯片承担的功能和责任将进一步增加，对集成度与可靠性的要求也随之提高。

与此同时，部分车企的架构升级正受到芯片供应制约，芯驰因此将MCU业务重点放在高端车控领域，瞄准技术门槛较高、国产供应能力相对薄弱的环节。

智能座舱则是芯驰布局端侧AI的另一条主线。随着大模型上车，座舱芯片的竞争也从传统计算能力延伸至端侧AI算力。芯驰最新一代X10系列采用4纳米车规级工艺，提供80 TOPS稠密算力和154GB/s系统带宽，支持最高9B参数大模型本地运行。通过单芯片替代“座舱SoC+外挂AI Box”方案，预计还可降低1500至3000元的系统BOM成本。

不过，AI算力的提升并不意味着可以降低对车规可靠性的要求。张曦桐强调，随着智能化功能不断增加，车端计算系统的稳定性反而变得更加重要。

从汽车延伸至机器人，对芯驰来说并不是一次完全跨界的技术转型，而是既有能力在新应用场景中的延伸。

汽车与机器人虽然产品形态不同，但在控制架构上存在相似之处。机器人拥有更多自由度，控制算法也更加复杂，但在运动控制、实时响应、低延迟以及关节FOC电机控制等方面，与汽车动力底盘和域控制系统有着较高的技术共通性。与此同时，两者在客户群体和供应链方面也存在一定重叠。

张曦桐表示，汽车芯片厂商约七至八成的技术能力可以复用到机器人领域，相较于从零开始建立技术体系的工业或消费级芯片厂商，具备车规芯片研发经验的企业能够更快切入机器人市场。

同时，芯驰对具身智能有一个明确判断：相比负责智能决策的大脑，负责运动控制的小脑反而更需要车规级芯片。原因在于，两者承担的责任并不相同。大脑出现故障，可能导致机器人无法准确理解指令或作出决策；而小脑一旦出现控制异常，则可能导致机器人失去平衡甚至对周围人员直接带来物理伤害。因此，负责小脑的芯片不仅需要满足实时运算和低延迟要求，还必须具备极低的故障率、抗振动能力及宽温工作能力。

围绕这一需求，芯驰已形成覆盖大脑、小脑和关节的三层产品布局。

R1系列定位“计算大脑”，面向MLLM、VLA等模型的端侧部署，计划于明年一至二季度送样；D9系列定位“智控小脑”，两组应用处理器硬隔离架构，集成支持逆运动学求解、SLAM等的专用硬件加速器，目前已在银河通用等头部机器人厂商实现规模化量产；E3-R系列MCU则面向机器人关节，在尺寸和功耗上进行针对性优化，芯片尺寸约为车规产品的一半，并支持EtherCAT等实时通信协议。

张曦桐表示，芯驰是目前行业内少数能够同时提供大脑SoC、小脑运动控制SoC和关节电机控制MCU的供应商。

产品布局之外，机器人产业的标准化进程也成为芯驰关注的重点。当前，具身智能仍处于从技术验证走向规模化应用的早期阶段，产业链尚未形成统一的技术与安全标准。张曦桐判断，未来一至三年，随着机器人逐步进入工厂、家庭等真实应用场景，功能安全、信息安全和可靠性标准有望陆续建立。她透露，芯驰正在与德国莱茵探讨机器人安全标准的制定，进一步推动具身智能的真实落地。

从智能座舱、高端车控MCU到具身智能，芯驰的业务拓展并非简单地增加一条产品线，而是试图将车规芯片领域积累的计算、控制与可靠性能力，延伸至新的智能硬件市场。

这也为具备车规芯片研发经验的厂商提供了新的机会。汽车积累能否真正转化为机器人市场的竞争优势，最终还要看芯片厂商能否将既有技术能力适配到新的产品形态和应用场景中。

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